二叉搜索树转双向链表与广告库索引服务设计
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更新于2024-08-03
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"字节跳动2018校招后端方向的面试题,包含两道问答题,一道关于二叉搜索树转双向链表的算法问题,另一道是广告库索引服务的设计问题。"
第一部分:二叉搜索树转双向链表
在给定的代码中,用于将二叉搜索树转换为有序双向链表的函数存在一些问题。首先,我们需要理解二叉搜索树的特性,其左子节点小于根节点,右子节点大于根节点。转换的目标是使所有节点按值顺序连接。
1. 代码中缺少对二叉树遍历的终止条件,导致无限循环。在第19行,应添加`root=root->left;`的判断条件,当`root->left`为空时结束左子树的遍历,改为`if(root->left)`。
2. 在第22行,`root=s.top();`和第24行`listHead=root;`之后,应当先处理当前节点的左右指针,再进行其他操作。否则,`root->right`可能未被正确设置,影响后续节点的连接。
3. 第27行,`listLastNode->right=root;`之后,应该设置`root->left=listLastNode;`以形成双向链表。这是转换过程中非常关键的一步,确保链表节点间的双向链接。
4. 考虑到双向链表的最后一个元素的`right`指针应为空,因此在第31行后,应设置`listLastNode->right=NULL;`。
修正后的代码示例:
```cpp
TreeNode* Convert(TreeNode* root) {
if (root == NULL)
return root;
TreeNode* listHead = NULL;
TreeNode* listLastNode = NULL;
stack<TreeNode*> s;
while (root || !s.empty()) {
while (root) {
root = root->left;
s.push(root);
}
root = s.top();
s.pop();
if (listHead == NULL) {
listHead = root;
} else {
listLastNode->right = root;
root->left = listLastNode;
}
listLastNode = root;
root = root->right;
if (root) {
// 避免丢失右子节点
s.push(root);
root = NULL;
}
}
listLastNode->right = NULL; // 设置最后一个节点的right指针为空
return listHead;
}
```
第二部分:广告库索引服务设计
设计一个广告库索引模块,以满足多线程请求、数据热更新、大量广告策略和创意以及高并发要求,我们可以采用以下方案:
1. **数据结构设计**:使用哈希表或B+树作为索引结构,因为它们具有快速查找和插入的能力。哈希表适用于等值查询,B+树则适用于范围查询。每个广告策略对应一个键,键由定向属性(地域、运营商等)组合而成。
2. **多线程支持**:采用线程安全的数据结构,如`std::unordered_map`(C++)或`ConcurrentHashMap`(Java),并利用锁或其他并发控制机制(如读写锁)确保并发访问的安全性。
3. **数据热更新**:使用内存缓存(如Redis)与数据库相结合的方式,当数据库中的数据更新时,通过消息队列(如Kafka)通知缓存系统更新对应的索引。
4. **分片与负载均衡**:将广告库索引分散到多个服务器上,每个服务器负责一部分广告策略。可以使用一致性哈希实现分片,确保广告策略的迁移最小化。同时,结合负载均衡器(如Nginx、HAProxy)分发请求。
5. **预计算与缓存**:针对高并发请求,预先计算热门广告策略的匹配结果并缓存,减少实时计算的压力。
6. **异步处理**:对于复杂的广告策略匹配,可采用异步处理模型,使用队列(如RabbitMQ)处理非实时需求,避免阻塞主线程。
7. **监控与扩展性**:设置全面的性能监控,如使用Prometheus + Grafana,及时发现并解决问题。根据负载情况动态扩展服务节点,使用Docker和Kubernetes进行容器化部署,实现弹性伸缩。
通过以上设计,广告库索引服务能够高效地处理多线程请求、支持数据热更新、处理大量广告策略和创意,并具备高并发处理能力。
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